对话Leonis Capital
对话Leonis Capital
说明:本篇文章由锦秋基金供稿,经锦秋基金授权发布,侵权必究。
编辑:绛烨
2025年伊始,经过两年左右的大模型争夺战,大模型逐渐进入了深水期,很多企业逐渐将AI的重心放在应用层面。
Sam在制定2025年产品发布规划时,将Agents(一种AI应用)放在了通用人工智能AGI之后,可见对其重视程度。
同样,OpenAI内部也在构建AI agent助理,预计今年即将发布。
Anthropic 也在今年公布MCP协议,其实就是一个AI 应用的 USB-C 端口。
开发人员可以通过 MCP 服务器公开数据,也可以构建连接到这些服务器的 AI 应用程序(MCP 客户端)。
基于此,新一年的生成式AI进入了新的发展时期:AI应用时期,由锦秋基金发起一次硅谷Ideation之行,在此期间组织了0场AI相关的高质量交流,包括但不限于如下方面:
硅谷VC:A16Z、Pear VC 、Soma Capital、Leonis Capital 、Embedding VC、Cervin Ventures、Bee Capital、Pioneer Fund、Old Friendship Capital、知名大厂战投 ……
硅谷AI技术公司:OpenAI、xAI 、Anthropic、Google、Meta、Microsoft、Apple、Tesla、vidia、ScaleAI……
硅谷AI 创新top级应用:Perplexity、Character.ai 、Midjourney、Augment、Replit、Codiuem、Figure AI、Physical Intelligence、Limitless、Luma、Runway……
本篇文章,锦秋基金于美西时间1月12日17:00,在硅谷的Menlo Park当面访谈了Leonis Capital的相关负责人,就2025年AI的发展方向,进行了深入探讨。
Leonis Capital是由硅谷投资人Jay Zhao与前OpenAI研究员创办的AI早期风投,投资过Sematic、Redcoat AI、Layup等AI 公司。
Leonis Capital 早期投资案例如下:
Leonis Capital在与锦秋基金对谈过程中,谈到2025年的5个AI预测:
1、有一款使用AI 编程工具研发的应用走红
Leonis Capital 预测到2025年,AI将使非编码者能够生成专业级别的APP,同时AI代码生成技术将显著提高准确性、多语言支持和文本转代码能力,从而提升开发者效率0%以上,并增加45%的代码编写量。
Tips:在众多 AI 驱动的 IDE 中,Windsurf 和 Cursor 都基于 VSCode 做二次开发,无疑是目前最受欢迎的两款工具。 Windsurf 擅长深度代码库理解和多文件管理,而 Cursor 以极速的代码补全和强大的上下文理解脱颖而出。
2、模型提供商开始控制成本
Leonis Capital 预测到2025年,AI模型提供商将面临成本重估的问题,其中OpenAI的GPT-模型成本相对较高,输入和输出令牌的费用分别是每百万15美元和60美元,比GPT-4o贵到4倍,但好消息是模型推理成本正以每年50到100倍的速度下降。
、按行动成本(Cost-Per-Action)范式的兴起
Leonis Capital 预测到2025年,随着AI边际成本的降低,SaaS定价模式将发生改变,从传统的基于输入/输出的按令牌计费模式,向基于任务的按行动计费模式转变,并可能进一步发展为基于雇佣的按代理计费模式,其中自主AI代理将作为独立的经济单位运作,同时应用程序需要明确的投资回报率来证明其成本的合理性。
曲线图表明,随着生产数量的增加,单位成本的下降趋势。当生产数量增加到一定程度时,边际成本将趋于一个较低的水平。
4、数据中心会造成电力冲击
Leonis Capital 预测到2025年,AI技术的发展将给数据中心带来电力挑战,包括电力消耗增加对电网造成压力、大型计算集的建设和维护难度增加以及公众对AI数据中心建设的反对情绪,同时提出了可能的解决方案,如采用DeepMind的DiLoCo等替代模型训练方法,以应对这些挑战。
柱状图显示了各种AI模型在能源效率上的差异。
5、Multi agent会变得更加主流
多智能体系统作为AI领域的下一个前沿,其研究和发展方向包括构建多智能体交互框架,如角分配和任务分解,发展智能体间通信协议,确立多智能体系统评估指标,进行开放式探索以挖掘系统潜力,以及结合强化学习与大型语言模型来提升适应性和信息存储能力。这些研究方向预示着多智能体系统将在智能协作、通信效率、性能评估和自主学习能力方面取得显著进步。
AI智能体系统在未来的发展将分为三个阶段:
- 2024年的第一阶段将专注于高级AI功能,如执行高价值推理任务和混合人机工作流程,并采用高级定价模式;
- 2025至2026年的第二阶段将见证AI智能体网络的广泛企业采用和标准化解决方案,转向基于行动的定价模式;
- 2027至2029年的第三阶段则预示着AI经济的到来,特点是智能体的无处不在的集成、自主智能体经济的兴起,以及新的经济范式的形成,商业模式将演变为由智能体驱动的价值交换。
Leonis Capital最终提到了2024年的5个猜想,有一部分已经是实现了:
1、从系统1思维转向系统2思维
2024年AI发展的第一个重要趋势,从依赖系统1的直觉式思维转向系统2的分析式思维,其中OpenAI的GPT-.5(Strawberry)模型通过强调推理时的链式思考(CoT)来提升解决复杂数学、科学和编程问题的能力,在推理基准测试中表现出显著进步,促进了认知架构的发展,但是LLMs在规划和模拟任务上仍然面临的挑战。
2、扩展法则(Scaling Law)即将结束
随着计算成本的指数级增长,传统的扩展法则(Scaling Law)可能不再适用,这主要是由于训练计算需求每6个月翻倍,而摩尔定律预测的成本减半每2.5年才发生一次,导致扩展计算集变得困难且成本高昂,可能无法实现合理的投资回报。为应对这一挑战,研究者提出了知识蒸馏和混合模型等潜在解决方案,以提高计算效率并控制成本增长。
、AI-ative初创公司
传统企业SaaS与AI原生创业公司在技术栈和方法上有一些差异,其中传统SaaS侧重于应用开发和通用云服务,而AI原生创业公司则侧重于算法开发、数据处理和专用硬件的结合,以适应不断演进的AI模型。
传统SaaS与AI原生创业公司在商业模式上有本质区别,强调AI原生公司利用数据飞轮效应实现指数级增长和效率提升,其利润扩展与员工数量脱钩,通过模型架构和定制化构建竞争壁垒,且随着规模扩大资本需求反而减少。
4、企业AI和代理采用的趋势
2024年,企业AI和代理采用的趋势表明,企业在AI上的支出正在增加,显示出早期但明确的投资迹象。企业客户优先考虑产品质量而非成本,并对于AI产品中“最后一英里”的问题表现出较低的容忍度,这意味着对最小可行产品(MVPs)的要求正在提高。
图表揭示了202年与2024年各类别生成性AI支出的显著增长,以及不同规模公司AI支出随公司规模扩大而增加的趋势,企业内部应用AI正在越来越成为优势。
企业AI和代理技术的采用正在加速,特别是在编码和金融产品领域,这些产品看到了最快的采用率。垂直AI初创公司正在经历真正的收入增长,市场对AI解决方案的需求正在上升。
此外,顶级AI供应商如OpenAI和Anthropic等正在获得越来越多的关注和采用。表明,AI技术在企业中的应用正在不断扩展,且顶级供应商在这一过程中扮演着关键角。
5、服务即软件(Service-as-a-Software)的兴起
服务即软件(Service-as-a-Software)的增长,其中AI代理服务相比传统知识服务展现出显著优势,包括基于结果的定价模式、指数级生产力扩展(由技术驱动)、最小化运营摩擦以及接近100%的任务专注度,而传统服务则受限于固定的小时费率、线性扩展(受人类能力限制)、高组织开销和只有25%的时间用于实际推理任务,预示着AI代理服务将因其高效率和经济效益而日益受到青睐。
好了,今天的介绍就到这里了,感谢你的阅读。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自。原始发表:2025-01-15,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除系统企业产品代理模型#感谢您对电脑配置推荐网 - 最新i3 i5 i7组装电脑配置单推荐报价格的认可,转载请说明来源于"电脑配置推荐网 - 最新i3 i5 i7组装电脑配置单推荐报价格
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留言与评论(共有 8 条评论) |
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数据中心会造成电力冲击Leonis Capital 预测到2025年 | |
本站网友 南京白下区租房 | 2分钟前 发表 |
原始发表:2025-01-15 | |
本站网友 虚拟桌面 | 20分钟前 发表 |
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本站网友 九朝会 | 23分钟前 发表 |
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本站网友 黑龙江东方学院 | 11分钟前 发表 |
预示着AI代理服务将因其高效率和经济效益而日益受到青睐 |